本技术介绍了一种智能识别系统,用于识别多模态伸缩臂叉车的属具。系统通过电子标签识别和视觉识别技术,获取属具的第一识别结果和图像数据,实现精准识别。
背景技术
在工业自动化领域,伸缩臂叉车因其臂展范围广、适应性强,成为了许多复杂工作场景中的理想选择,但不同属具在处理特定场景时,其最大载重和臂展长度等性能参数差异显著;对于需远程控制的伸缩臂叉车或智能叉车(如无人驾驶叉车),准确自动识别属具,以便于匹配适宜的载荷图谱显得尤其重要。
目前,对于属具的识别,通过是基于RFID识别技术利用无线电波通过RFID读写器与物体上的RFID标签进行通信,从而实现属具的自动识别,例如专利CN110298424A。RFID技术具有非接触、快速读取、抗干扰能力强等优点,但当用于属具识别时具有以下局限性,包括:有效识别距离通常较短,在长距离或复杂空间结构中可能会导致识别不准确或失败,以及RFID标签在工作过程中容易受到损坏,可能会导致识别失败,从而影响整个系统的可靠性。
鉴于此,为了克服单一识别手段的局限性,本申请提供了一种多模态伸缩臂叉车属具识别方法。
实现思路